有一天，你可能不再分得清在網(wǎng)絡上答疑解惑的京東在線客服究竟是智能機器人還是坐在電腦前的客服小妹。京東DNN（深層神經(jīng)網(wǎng)絡）實驗室最近頻頻亮相，這個中國電商領域第一家涉及人工智能與深度神經(jīng)網(wǎng)絡的實驗室，已經(jīng)開始用深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術服務電商，特別是提升客服機器人的智商。除了在11.11幫助人工客服分流巨大的問詢壓力，京東更希望降低深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術的門檻，讓更多智能注入京東的整個電商流程中。
京東DNN Lab：用技術模擬人腦
隨著11.11、12.12等電商大節(jié)的興起，“節(jié)日經(jīng)濟”對電商造成了雙重沖擊——銷量和客服的壓力同時暴增。京東雖然有近6000人的人工客服團隊，但應付618或者雙十一大促仍然是“壓力山大”。2012年12月，京東開始籌劃成立JIMI智能客服團隊。據(jù)京東透露，2014年11.11京東接待的用戶咨詢量已經(jīng)相當于沃爾瑪一個半月的咨詢量，而JIMI的服務占比已經(jīng)超過了30%，起到了至關重要的作用。
2014年9月9日，京東成立了深層神經(jīng)網(wǎng)絡實驗室（DNN Lab），旨在通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡、知識層次、異構計算等新興領域的研究和應用來確保京東技術的領先性。提高JIMI的智能性及其應用的廣泛性是實驗室的首個直接目標。
什么是DNN？它的全稱是Deep Neural Network，深度神經(jīng)網(wǎng)絡。通俗來說，DNN是屬于人工智能的一部分，它的原理是模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡，利用類似人腦的機制來分析處理數(shù)據(jù)。相比傳統(tǒng)機器學習算法，深度學習擁有更強的學習能力，需要的人工干預更少，更懂用戶，更精準，更智能。
和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡技術相比，深度神經(jīng)網(wǎng)絡更像人腦，有更多層次的學習模型
談起這樣的高科技，自然離不開高級人才。京東DNN實驗室也擁有一個世界級的專家團隊。領導人是京東集團副總裁馬松，他是電商及人工智能領域的資深專家。專家李成華是加拿大約克大學的博士后，美國麻省理工大學的訪問科學家，在神經(jīng)網(wǎng)絡和機器學習領域有十多年的研究基礎和行業(yè)經(jīng)驗積累。團隊課題負責人之一張曉鑫是清華大學的博士后，有深厚的功底和技術造詣。
讓JIMI機器人客服更聰明：京東DNN實驗室的首個應用
不少京東的老用戶，都開始對京東的JIMI機器人客服點贊了。問有什么促銷信息，JIMI會乖乖地給出具體信息，問退換貨政策，JIMI會給出詳細指引，甚至遇到客戶發(fā)脾氣，JIMI也會敏感地“意識”到自己的能力可能還解決不了這個問題，轉而推薦人工客服介入。
JIMI越來越聰明的背后，離不開京東DNN實驗室研究成果的強力支撐。那么，JIMI是怎么工作的呢？ 首先，JIMI要進行意圖識別。用戶說一句話，JIMI要先判斷他到底是詢問訂單問題還是咨詢商品，意圖識別對了才能在相應的類別里面反饋給用戶答案。此外，JIMI也會進行情緒識別，這樣就能判斷用戶是高興還是憤怒，然后針對不同的情緒進行相應的處理。最后，JIMI會進行大量的訓練，通過京東積累的海量數(shù)據(jù)，用深度學習算法對用戶的問話和人工客服的回答做分析，提高JIMI對問題解析和回答的準確率，從而提高用戶滿意度和JIMI的服務使用率。比如，服裝領域在開始應用深度學習算法后，JIMI的回答準確率2個月內(nèi)提升了近10個百分點。
“應用深度學習算法后，JIMI的智力會不斷提高，希望未來JIMI可以包攬超過80%的客服工作。”李成華充滿信心地表示。
通過深度學習和用戶畫像，JIMI可以提供非常精準和人性化的服務
京東DNN的未來：讓電子商務更加智能
除了JIMI外，京東DNN實驗室的成果還有廣闊的應用前景。李成華透露，未來深度學習還將在京東的供應鏈優(yōu)化、銷量預測、商品搜索/推薦/廣告、互聯(lián)網(wǎng)金融、智能硬件、智能物流等領域得到應用。京東DNN實驗室也將圍繞一些垂直領域，基于京東本身業(yè)務的提升進行拓展和研究。(+微信關注CTI論壇微信號ctiforumnews)
談到京東進行深度學習研究的優(yōu)勢，李成華認為，京東DNN實驗室不僅有技術上的積累優(yōu)勢，更有京東多年來積累的海量、高品質電商數(shù)據(jù)，以及豐富的應用場景，深度學習將在京東未來的發(fā)展中發(fā)揮出越來越大的作用。
為了讓深度學習能夠在更多領域開花，京東DNN實驗室正在致力于將高深的DNN算法“平民化”。“深度學習的技術門檻曾經(jīng)集中在對計算資源的消耗上，京東為此配備了大型GPU服務器集群，分布式計算明顯提升了數(shù)據(jù)處理效率。同時，我們開始著手降低深度學習算法的應用難度，根據(jù)京東的各種需求建立模型，把大量參數(shù)固定起來，通過預處理，封裝成標準化的API或者云服務。這樣一方面減少了用戶需要設置的參數(shù)，同時也能保證深度學習的效果。”李成華的目標是讓京東的深度學習技術成為開放資源，讓更多部門加以應用，未來更會提供給整個產(chǎn)業(yè)鏈，讓電商成為一個越來越被智慧所驅動的行業(yè)。
